پیاده سازی پایان نامه: تحلیل احساسات داده های رسانه های اجتماعی برای تشخیص افسردگی با یادگیری ماشین
عقیده کاوی یا تحلیل احساسات امروزه یک روند نوظهور برای درک احساسات افراد در موقعیت های مختلف زندگی روزمره آنهاست. در این تحقیق روشی بر تحلیل احساسات در داده‌های رسانه‌های اجتماعی برای تشخیص دلهره یا دلسردی با استفاده از تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی ارائه می شود.
چکیده: با استفاده از دانش عقیده کاوی می‌توان دانش بسیار خوبی از عموم جامعه در شبکه‌های اجتماعی درباره موضوعات مختلف به دست آورد. با استفاده از عقیده کاوی می‌توانیم کشف کنیم که افراد چه عقایدی درباره موضوعات مختلف دارند و چه نظراتی داده‌اند که با تحلیل این نظرات نتایج جالبی می‌توانیم به دست آوریم، دانش نظر کاوی زیر مجموعه علم داده کاوی می‌باشد. با تحلیل احساسات و نظرات می‌توانیم دلیل شکست یا موفقیت موضوعات مختلف در جامعه را از دید کاربران به دست آوریم. در این پژوهش ما یک روش جدید برای عقیده کاوی در شبکه‌های اجتماعی درباره فیلم‌های سینمایی ارائه کرده‌ایم. نتیجه این تحقیق نشان می‌دهد که علت موفقیت یا شکست یک فیلم از دید کاربران چه بوده است، در روش پیشنهادی نظرات کاربران ابتدا بر اساس کلمات کلیدی و هشتگ های مهم برچسب گذاری می‌شود که نظر مثبت می‌باشد یا منفی و در ادامه بعد از برچسب گذاری تحلیلی برای نظرات انجام می‌شود که تعداد لایک هر نظر تأثیر بالایی در تحلیل دارد، نتایج شبیه سازی و مقایسه روش پیشنهادی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی از دقت بالایی برخوردار می‌باشد و می‌توان از روش پیشنهادی در دیتاست های مختلف فارسی مورد استفاده قرار داد.
چکیده: در دنیای امروز حجم عظیمی از اطلاعات به صورت متن می باشد. بنابراین تکنیک های متن کاوی اهمیت یافته اند. کاوش نظرات یا تحلیل احساسات به عنوان شاخه ای از متن کاوی، به معنی یافتن دیدگاه نویسنده متن درباره یک موضوع خاص است. اینترنت این امکان را برای کاربران فراهم می کند تا نظرات خود را به سهولت بیان کنند و از نظرات دیگران در مورد موضوعی خاص مطلع شوند. حجم بالا و فقدان ساختار مناسب برای متن نظرات ارائه شده بروی بستر وب، استفاده از دانش پنهان درون آنها را دشوار نموده است. بنابراین ارائه روش هایی که بتواند این دانش را به صورت خلاصه و ساخت یافته آماده کرده و در اختیار ما قرار دهد حائز اهمیت است. در این پژوهش سعی شده به ارائه روشی برای تحلیل نظرات ذیل خبر در سایت های خبری با توجه به متن خبر پرداخته شود. در این راستا سعی شده با استفاده از ویژگی های دستوری متون مانند اسم و فعل و همچنین تحلیل بار احساسی جملات، رابطه نظر با خبر و دیدگاه نویسنده نظر را با توجه به موضوع متن خبرکشف کنیم. در ادامه به ارزیابی روش، با پیاده سازی آن روی مجموعه داده جمع آوری شده از اخبار و نظرات به زبان فارسی پرداخته شده است. روش پیشنهادی صحت تشخیص 42.9 درصدی دارد.
چکیده: به سبب رشد سریع شبکه ها و رسانه های اجتماعی، امکان دسترسی افراد به نظرهای دیگران افزایش یافته است. نظرها، حاوی اطلاعات ارزشمندی اند که با تحلیل آنها، می توان به گرایش ها و ترجیح افراد پی برد و نظرهای مثبت و منفی را نسبت به مسائل گوناگون، شناسایی کرد. نظرکاوی فرایندی است که به تحلیل عاطفه ها، احساس ها و نظرهای افراد می پردازد و از این طریق، اولویت افراد را شناسایی می کند. در این مقاله، روشی برای نظرکاوی در زبان فارسی ارائه شده است که از ترکیب لغت نامه و الگوریتم نظارتی ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده می کند. برای ایجاد لغت نامه، از لغت نامه SentiWordNet بهره برده شده است. در واقع این لغت نامه، مجموعه ویژگی های الگوریتم SVM است. برای ارزیابی نتایج، از داده های دامنه هتل استفاده شد. چهار فرضیه برای دستیابی به بهترین نتیجه تعریف شد که از این بین، بیشترین درستی، به فرضیه حاصل ضرب قطبیت در تعداد تکرار کلمه ها اختصاص یافت.
سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.
عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار زبان R، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.
عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.
عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.
عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار کلمنتاین یا مدلر(IBM Spss Modeler) مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.
عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.
عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
